人工智能推动数据中心电力需求激增，未来十年或翻倍
发布时间：2025-04-10 14:48:47 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：26 次
根据国际能源署（IEA）的最新报告，随着人工智能应用的普及，数据中心的电力消费预计将在2030年前翻倍，这将对全球能源安全和减少二氧化碳排放目标提出新的挑战。数据中心目前占全球电力消费的约1.5%，过去五年间年均增长12%。而随着生成式人工智能的兴起，对巨量计算能力的需求日益增加。
美国、欧洲和中国三地合计约占全球数据中心电力消费的85%。大型科技公司对此早已心知肚明，谷歌去年签署协议，将使用小型核反应堆提供电力，以支持其在人工智能领域的竞争。微软也计划利用 “三里岛” 核电站的新反应堆，而亚马逊则选择签约使用核电为其数据中心供电。
据 IEA 预测，若保持当前增长速度，到2030年，数据中心的电力消费将达到约945太瓦时（TWh），这相当于今天日本的总电力消费量。报告指出，一座100兆瓦的数据中心所需的电力相当于10万个家庭的用电量，而新建的数据中心则可能达到200万个家庭的用电需求。
IEA 指出，尽管数据中心的电力需求激增将推动碳排放量从当前的1.8亿吨上升至3亿吨，但在全球预计的416亿吨排放中，这一比例仍然微乎其微。电力供应结构上，目前煤炭占30% 的比例，但由于可再生能源和天然气成本的降低，其在数据中心供电中的份额将会增加。
IEA 同时强调，人工智能不仅会增加电力需求，也可能在未来十年内为能源行业带来变革，助力降低成本、提高竞争力并减少排放。为保持在人工智能领域的竞争力，美国政府已启动 “国家能源主导权委员会”，旨在提升电力生产。
人工智能（AI）的快速发展正成为数据中心电力需求激增的主要驱动力。以下是推动数据中心电力需求增长的具体原因、可能的应对措施以及未来趋势的详细分析：
具体原因
- AI算力需求的爆发式增长
- AI大模型技术的持续突破使得AI应用迎来拐点。例如，全球AI市场规模预计在2030年将突破11万亿人民币。
- 预计2023-2030年全球人工智能市场将实现超过35%的复合增长率。
- 2023年全球计算设备算力总规模达到1397EFlops，其中智能算力规模为875EFlops，占比63%。预计到2030年，全球算力将超过16ZFlops，智能算力占比超过90%。
- 数据中心用电量的快速增长
- 2022年全球数据中心用电量约为460TWh，占全球用电量的2%。
- 预计到2026年，全球数据中心用电量有望超过1000TWh，实现翻倍以上增长。
- 美国数据中心用电量在2023年约为176TWh，预计到2028年将达到325-580TWh。
- AI训练和推理的高能耗
- 生成式AI提示请求的电力消耗是普通网络搜索的10到100倍。
- 例如，如果全球每天有5%的网络搜索采用生成式AI提示，则需要约20,000台服务器，每台服务器平均耗电6.5千瓦。
- 数据中心的高功率密度
- 智算中心GPU芯片的算力在不断提升，如H100/H200/H800等芯片TDP设计功耗已达700W。
- 2023年全球数据中心单机柜平均功率达到20.5kW，预计到2025年平均功率有望达到25kW。
可能的应对措施
- 提升AI芯片能效
- 新一代AI芯片能在更低能耗情况下训练出远超现有规模的AI系统。
- 芯片公司应与半导体生态深化合作，以聚焦并提高每瓦特性能。
- 优化AI应用和数据处理边缘化
- 评估数据中心与边缘设备在训练和推理方面的能耗差异，据此调整数据中心的设备配置。
- 边缘计算不仅适用于时间敏感型应用，还能有效处理敏感数据和满足高隐私需求。
- 改变AI算法和调整工作负载
- 考虑使用更具可持续性的小模型，而非一味追求建立更大的基础模型。
- 客户应根据实际业务需求，精准调整AI工作负载，并选取适当的AI模型。
- 建立战略合作伙伴关系
- 中小型客户应与专业数据中心运营商和云服务提供商开展合作，后者专注于为小型HPC GPU集群主机托管提供HPC解决方案。
- 与多方利益相关者和行业合作
- 超大规模云服务提供商及其客户、第三方数据中心运营商、主机托管服务提供商、电力提供商等应围绕商业、环境和社会效益展开持续对话。
未来趋势
- 数据中心的可持续发展
- 数据中心应主动监测自身使用情况和资源可用性，发掘潜在商机和需求洼地。
- 通过优化基础设施、创新芯片设计，并与电力提供商合作，助力数据中心实现未来可持续发展。
- 电力需求的持续增长
- 预计到2030年，全球数据中心的用电量将翻一番，达到约1,065太瓦时。
- 如果人工智能和数据中心的处理效率不断提升，到2030年全球数据中心的能耗水平将达约1,000太瓦时。
- 电力行业的转型
- 电力行业已着手制定相应计划，以满足不断增长的用电需求。
- 业内人士普遍预测，到2050年，部分国家的用电量将增加两倍之多。
- 数据中心冷却系统的耗水量
- 新一代CPU和GPU较上一代具有更高的热密度，需要更多的冷却。
- 数据中心正在寻找传统空气冷却方式的替代方案，首选即是液体冷却技术。
- 科技行业向更可持续的解决方案发展
- 科技巨头持续通过购电协议（PPA）或与可再生能源提供商签订长期合同，积极寻求可再生能源。
- 科技公司还与电力提供商和创新企业展开合作，以帮助测试和推广有前景的能源技术。
通过上述分析，可以看出AI的发展对数据中心电力需求产生了显著影响，同时也提出了多种可能的应对措施和未来趋势。随着AI技术的不断进步和应用的不断扩大，数据中心的电力需求将继续增长，这要求行业、政府和科技公司共同努力，以实现可持续发展。
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